刚读完 Claude Code 负责人 Felix Rieseberg 的最新长文：《How to be more ambitious》。
核心洞察很冷静：今天限制 AI 产出的，往往不再是推理能力，而是我们习惯把任务切得太碎、太保守。
别再把顶级模型当高配打字机。除了“提速”，真正有野心的 AI 用法有三个维度：
1. 拔高海拔（Altitude）：越过任务要终局
别让模型执行你脑子里自以为最优的步骤，去问“目标背后的目标”。
以前 Felix 让 Claude 修具体报错；现在他打通日志、Git 与测试环境，指令只有一句：“让 App 保持零崩溃。”
2. 压榨深度（Depth）：拒绝黑话，强制调工具
写“你是资深专家”没用，模型只会切黑话，不会切方法。要逼出深度，必须禁用表格糊弄、强制跑统计模型，并接入外部工具做对抗性证伪。
💡 附文中万能“深度压榨 Prompt”：
> “我要这个任务更深度的版本而非更长版本。重写前先回答：(1)顶尖专家会做哪些我没要求的事？(2)他们会从什么原始数据入手？(3)会调用什么具体工具和统计方法？(4)什么外部客观指标能验证结果？回答后将我的需求重写为 Prompt。”
>
3. 拓宽跨度（Range）：跨界组局而非尬演
用 Multi-agent 跨学科调用时，别让模型“扮演做空分析师说话”，而是让它“执行做空机构的尽调动作”。把需求里的名词变动词，引入法务、调查记者视角交叉审视。
面对每几周就跃迁一次的 AI，最大的枷锁是我们过去的经验。下次打开对话框，试着把目标调高两个度，去要求那些你曾觉得“绝不可能一次做成”的事。

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